大数据培训的内容是什么,有哪些方式？

热门回答：

参加大数据培训都学习些什么。随着互联网在近几年的飞速发展。大数据页被越来越多的人所熟知。不管是行内的人还是行外的人都纷纷加入这个行业！于是许多的培训机构也纷纷崛起。开设相关的培训课程！作为一个未来的十分有前景的行业。成为大数据工程师无疑是迎接一个很有前景的职业生涯。那么大数据工程师。要学习什么内容呢。

其实说到大数据主要学习的技术。最直接的就是从职位需求入手。但是这样也会有弊端就是导致学习的东西不会很全面。

查看各大招聘网站。BAT等大厂不同的企业要求员工具备的工作技能也是有所不同的。通过这个我们做了一个简单的分析总结可以为大家参考一下。

大数据培训的内容：

大数据培训有哪些方式

其实随着社会的进步和互联网的发展。现在的大数据培训方式已经产生了多种模式。大体分为视频学习、线上直播学习、线下面授学习、双元学习模式几种方式。大家可以根据自己的自身情况进行选择适合自己的大数据培训方式进学习。

其他观点：

大数据培训课程一般会涉及数据统计、数据仓库与商务智能技术、机器学习与模式识别、HADOOP技术等。当前。在网易学堂、腾讯课堂、三节课、起点学院等众多网站上都有在线课程功学习者来学习。有志于从事大数据相关行业的同学都可以去注册学习。当然。也有很多线下的培训机构在做大数据这块的培训与认证业务。比如：戎易商智、CDA、东华软件等机构都有大数据分析师、大数据管理师等培训与认证业务。在高校方面。清华大数据数据科学研究院、北航软件学院、人民大学统计学院、对外经贸大学等也开设可大数据相关的专业和课程。

以北航软件学院的大数据技术与应用高端班为例。他们为学员制定的大数课程据包括：基础课程板块、应用技能课程板块、硕士课程板块。

详细课程体系如下：

【部分课程描述】

《大数据核心技术》

本课程的目标是使学生了解大规模数据处理常用的技术、算法和应用系统领域的主要现状。掌握大规模数据处理相关的常用算法。大数据处理系统的设计以及在搜索系统中的大规模数据处理技术。课程中需要学生阅读大量的相关论文来加深对技术的理解。

《数据采集与管理》

本课程系统讲解数据采集的过程、工具、方法。通过一个实例完成对指定任务的数据采集工作。深入剖析网络爬虫进行数据采集的过程和策略、如何抓取不同类型的数据和文档内容以及抓取过程中的优化。教会学生通过一种常见工具完成对指定任务的数据进行采集。并实现本地存储。

《数据挖掘与数据仓库》

本课程主要讲解数据挖掘和数据仓库技术的基本原理和应用方法。包括数据仓库的概念和体系结构、数据仓库的数据存储和处理、数据仓库系统的设计与开发、关联规则、数据分类、数据聚类、贝叶斯网络、粗糙集、神经网络、遗传算法、统计分析、文本和Web挖掘等。

《机器学习》

本课程分为理论和实验两个主要部分：理论部分基于机器学习整体体系结构。从数学理论、直观理解和编程实现三大方向讲授机器学习的各种模型和算法；实践部分给出实际待解决的问题。由学生自己动手。使用Python或R编程语言利用机器学习算法解决实际问题。通过本课程学生可以理解数据背后的真实含义。理解机器学习在我们生活当中的重要作用。掌握快速发展的机器学习技术。

《自动化数据分析》

本课程以业务数据及其他相关数据为依据。采用一系列专门的分析技术和方法。对企业等经济组织过去和现在有关营销活动、投资活动、营运能力和增长能力状况等进行分析与评价。为企业的经营管理者了解企业过去、评价企业现状、预测企业未来、做出正确决策提供准确的信息或依据。课程的目标是使学生掌握数据分析在企业经营和价值增值中的实践和应用方法、数据分析报告的撰写。便于在工作中实际操作。

北航的大数据技术与应用高端班是支持考取工程硕士的。毕业之后可以拿到北航的毕业证和学位证。一般都是在周末上课。学期2-3年。中间会穿插不少的上机作业课、学术讲座、外教英语课等。

希望以上回答对你有帮助。

其他观点：

自己不是学习大数据的。所以借鉴了网络一个比较不错的大数据具体内容分享一下子。

第一阶段Java语言基础。此阶段是大数据刚入门阶段。主要是学习一些Java语言的概念、字符、流程控制等

第二阶段Javaee核心了解并熟悉一些HTML、CSS的基础知识。JavaWeb和数据库。Linux基础。Linux操作系统基础原理、虚拟机使用与Linux搭建、Shell 脚本编程、Linux 权限管理等基本的 Linux 使用知识。通过实际操作学会使用。

第五阶段 Hadoop 生态体系。Hadoop 是大数据的重中之重。无论是整体的生态系统、还是各种原理、使用、部署。都是大数据工程师工作中的核心。这一部分必须详细解读同时辅以实战学习。

第六阶段Spark生态体系。这也是是大数据非常核心的一部分内容。在这一时期需要了解Scala语言的使用、各种数据结构、同时还要深度讲解spark的一系列核心概念比如结构、安装、运行、理论概念等。

尚硅谷大数据培训项目业务覆盖电商、在线教育、旅游、新闻、智慧城市等主流行业。全程贯穿项目实战。课程内容覆盖前沿技术：Hadoop,Spark,Flink,实时数据处理、离线数据处理、机器学习

对于学习方式还是由一定的了解的。毕竟也是闯荡过的。

大数据培训的学习一般可以分为线上和线下俩种大的类型。其次在俩种大的类型下边又可以分为多种小的类型。下边就简单是介绍一下：

线上方式

1、线上直播授课。这样的方式是通过一些直播授课平台。老师通过线上远程的方式为学员进行上课。这个学习方式有个比较不好的地方就是和老师见不到面交流起来比较困难。有时候许多问题表达上边不如当面交流表达清楚。

2、线上录播课。这样的学习方式就是老师提前录播好的视频。自己看视频进行学习。缺点就是遇到问题。解决不够及时。一般很难找到老师。耽误学习进度。

线下方式

1、面授课程。这样的方式目前也是大多数人比教认可学习方式。也是效率相对高的学习方式。优点是可以和老师面对面进行学习。遇到问题可以和老师可以当面沟通及时解决。学习中也可以和同学互相交流学习提升学习效率。缺点就是需要脱产学习5个多月时间比较长。无法自由安排时间。

2、直播课程。和线上直播不同的是线下的直播课是许多同学在一个教室内一起进行学习。通常情况下会有一个老师进行辅导。优点。是遇到问题可以问辅导老师当面解决。缺点是无法和讲师面对面沟通。遇到能力差的辅导老师对于有难度的问题解决起来比价复杂可能到毕业都没有解决。

3、录播课程。同样和线上的不同的是线下的录播课程也是要在班级中进行学习的。培训机构通过录播视频的投放。让学员进行学习。和直播课程一样也会有一个辅导老师。这里最重要的一个缺点就是录播课程很可能是早期的。长时间未有更新。内容陈旧。

4、周末课程。这样的学习方式一般都是面授。而且只有在周末的时候上课。缺点是容易学了前边的忘掉后边的。如果碰到有事情不能学习也比较耽误课程进度。很难完成学习。优点就是不会耽误上班。还可以提升自己。

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